Kelime katıştırmaları (Word2Vec, GloVe, FastText)

Kelime katıştırmaları, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarında kullanılan bir özellik gösterim tekniğidir. Kelime katıştırmaları, bir derlem veya belgedeki kelimeleri gerçek sayılardan oluşan sayısal vektörlere eşler. Bu sayısal vektörler, belirli bir metindeki kelimelerin anlamını ve bağlamını yakalayabilir. Kelime katıştırmaları, NLP ve ML algoritmalarının doğruluğunu ve performansını artırmak için kullanılır.

Word2Vec, 2013 yılında Google'daki bir grup araştırmacı tarafından geliştirilen bir kelime gömme türüdür. Word2Vec, bir belge veya derlemdeki kelimelerin altında yatan yapıyı öğrenmek için bir sinir ağı kullanır. Word2Vec, tek seferlik kodlama gibi geleneksel yöntemlere kıyasla yüksek kaliteli sözcük katıştırmaları üretir.

Bir başka kelime gömme türü de Kelime Temsili için Küresel Vektörler anlamına gelen GloVe'dir. GloVe 2014 yılında Stanford araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından geliştirilmiştir. GloVe, büyük ölçekli derlemelerden küresel ve yerel anlambilimi yakalayabilir. GloVe, birçok NLP ve ML algoritmasının performansını artırmak için kullanılmıştır.

FastText, 2016 yılında Facebook yapay zeka araştırmacılarından oluşan bir ekip tarafından geliştirilen bir kelime gömme türüdür. FastText, alt kelime seviyesi bilgilerini kullanması bakımından Word2Vec ve GloVe'den farklıdır. Bu, FastText'in kelimelerle ilgili morfolojik bilgileri yakalamasına olanak tanır ve bu da kelime dağarcığı dışındaki kelimeler için daha iyi performansla sonuçlanabilir.

Sonuç olarak, kelime katıştırmaları doğal dil işleme ve makine öğreniminde giderek daha önemli hale gelmektedir. Word2Vec, GloVe ve FastText, NLP ve ML algoritmalarının doğruluğunu ve performansını artırmak için kullanılan popüler kelime gömme türleridir.